“手音”
近日，来自清华大学和北京航空航天大学的两位姑娘王娜娜、黄爽和其团队所研发的一款針对失语者的手语翻译产品“手音”荣获“全球责任创新挑战赛”一等奖。
“手音”是一款针对失语者的小众产品，它的原理是通过捕捉手部运动的肌电信号，快速识别翻译手语信息，并反应在“手音”App的界面上。
手语是失语者沟通的桥梁，但对于普通人来说却是比外语还要难的语言。在中国，失语者(包含听障人士、脑中风患者、脑瘫患者和渐冻症患者)的数量达到7000万人，占总人口的5%，是一个非常庞大的数字，“手音”将成为润物细无声的沟通桥梁，意义非同寻常。
目前，“手音”涵盖了200个手语动作，还拥有一个7层BP神经网络(一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一)对数据速度进行训练，目前识别准确度已经达到95%。
关于未来，“手音”的研发者设想实现面对面小聊和长时间对话的功能，或推出手语教学、手语字母和智能臂环，解决手语教师缺乏等各种问题。此外，这种人工智能技术成熟后还可以应用在其他方面，例如可以教学钢琴的孩子更加准确地弹琴等。
来源：《中国青年报》, 百拇医药
“手音”是一款针对失语者的小众产品，它的原理是通过捕捉手部运动的肌电信号，快速识别翻译手语信息，并反应在“手音”App的界面上。
手语是失语者沟通的桥梁，但对于普通人来说却是比外语还要难的语言。在中国，失语者(包含听障人士、脑中风患者、脑瘫患者和渐冻症患者)的数量达到7000万人，占总人口的5%，是一个非常庞大的数字，“手音”将成为润物细无声的沟通桥梁，意义非同寻常。
目前，“手音”涵盖了200个手语动作，还拥有一个7层BP神经网络(一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一)对数据速度进行训练，目前识别准确度已经达到95%。
关于未来，“手音”的研发者设想实现面对面小聊和长时间对话的功能，或推出手语教学、手语字母和智能臂环，解决手语教师缺乏等各种问题。此外，这种人工智能技术成熟后还可以应用在其他方面，例如可以教学钢琴的孩子更加准确地弹琴等。
来源：《中国青年报》, 百拇医药